전범위 복제형 시뮬레이터에 의해 이루어진 원자력 및 화력발전소에서의 운전원교육은 훈련원에게 실제 발전소 주제어실에서 운전한다는 인식을 시켜 실제감을 느끼게 한다는 면에서 장점이 있으나, 막대한 하드웨어 개발비용과 또한 동일 장소에 훈련원들이 모여야 한다는 공간적인 제약성을 가지고 있다. 이에 전력연구원은 3차원 웹기술을 접목하여 가상으로 주제어실을 개발하여 네트워크를 통하여 하나의 사이버 공간에서 공동으로 하나의 작업을 수행케 하는 Collaboration 기능을 탑재한 강의실용 가상주제어실 교육훈련 시스템(VRMCR : Virtual Reality Main Control Room)을 개발하였다. VRMCR은 3차원 웹(Web) 기술을 적용하여 공간을 이동하면서 버튼, 계기판, 경보판 등의 형상을 파악할 수 있으며, 주요 계기들은 시뮬레이터와 연동되어 있어서 특정 스위치를 조작하면 경보판의 울림, 계기판의 변화 등을 감지할 수 있도록 개발하였다. 또한 교육생들이 하나의 팀을 구성하여 네트워크상의 자신의 컴퓨터에서 각종계기의 조작 및 문제 상황 대처 방법을 학습할 수 있을 뿐 아니라, Cyber Glove, HMD 둥의 가상현실 장비를 이용하여 사용자로 하여금 한층 더 몰입감을 느낄 수 있도록 하였다.
게임은 수많은 NPC 와 규칙에 의해 작동되는 가상 공간을 의미한다. 이런 가상 공간에서는 규칙을 엄격히 지키면서 수행되는 AI 를 필수로 요구하게 된다. 하지만 강화 학습 기반의 AI 는 복잡한 게임의 규칙을 온전히 지키지 못하고 예상 밖의 행동을 돌출하면서 이를 해결하기 위한 많은 연구도 수행되고 있다. 본 논문에서는 규칙 기반으로 획득한 오목판의 확률 맵과 학습을 통해 획득한 확률맵 데이터를 병합하여 가장 높은 Value 를 가지는 위치를 다음 수로 반환하는 방법을 사용하였다. 향후 연구에서는 ANN(Approximate Nearest Neighbor)알고리즘을 적극 활용하여, 커널의 State 와 보드의 State 비교를 확률적으로 개선할 예정이다. 본 논문에서 제안된 프레임 워크는 게임 AI 연구에 기여할 수 있길 바란다.
WBI(Web-Based Instruction)는 하이퍼미디어를 토대로 유연한 학습환경을 실현하고, 다양한 상호작용으로 원격교육을 지원하는 새로운 교육 패러다임이다. 그러나, WBI 에서 교수자와 학습자는 하이퍼텍스트와 인터넷을 기반으로 한 하이퍼미디어의 가상공간에 방치되므로 방향상실과 인지적 부하등과 같은 문제에 직면해 있다. 본 논문에서는, 이러한 현상을 해결하기 위하여 교수자와 학습자 자신이 학습공간을 구축하여 관리하며, 효과적으로 학습공간을 탐색할 수 있는 교수/학습 지원시스템을 설계/구현하였다. 본 논문에서 설계/구현한 하이퍼맵은 학습공간을 2 차원 그래프 형식으로 정적 또는 동적인 방식으로 표현한다. 또한, 학습공간의 탐색은 기존의 브라우저가 제공하는 1 차원 선형방식이 아닌 2 차원 탐색방식을 기반으로 하므로써 방향상실과 인지적 부하 문제를 해결하고 있다. 본 논문의 하이퍼맵은 교육설계 도구와 학습경험의 상호교환을 위한 학습자의 포트폴리오로 사용할 수 있으며 WBI의 평가도 적용할 수 있어, WBI를 교육현장에 정착시키는데 유용하다.
관광 목적으로 메타버스를 체험하려는 사용자는 문화콘텐츠의 목적에 의해 공간 속 전략적인 기획에 노출된다. 또한, 가상환경에 따라 진행되는 과정에서 통합적인 문화콘텐츠를 학습하게 되고 나아가 시공간적 의미와 함께 결국 스페이스텔링까지 경험하게 된다. 사용자에게 체험 시작부터 흥미를 유도하여 체험을 지속하는 것이 중요하지만 이러한 과정에서 장애요소들이 발생한다. 충분한 사전지식 없이 관심키워드만을 가진 사용자에게 새로운 정보와의 연결을 촉진 시켜야하기 때문이다. 따라서 흥미 제고를 위한 효율적인 설계 방법을 사전에 연구해야 한다. 그러나 현재까지 가상공간 속에서 흥미유발을 위한 선행조직자를 체계적으로 설계하는 방식에 대한 연구가 전무한 실태이다. 본 연구는 개발자가 가상공간의 의미와 문화콘텐츠의 스토리텔링을 개발하는 과정에서 발생하는 흥미유발 설계 방법으로 개념지도 기반 선행조직자 교육학습 기법을 이용한 기초 연구라고 볼 수 있다. 먼저 가상공간 요소와 인간행동 이론들을 고찰하였다. 이어서 현재 활용되어지는 선행조직자의 5가지 대표 사례들을 탐구하고 정보접근 및 전달 목적의 개념지도를 기반으로 재설계하여 제안하였다. 본 연구과정을 통해 메타버스 체험자들에게 공간적 속성과 인지적 흥미 요소가 스토리텔링 학습으로 이어지는 유의미한 학습에 효과적으로 전달되는 점과 개념지도를 통한 서비스 디자인 설계방법의 요소들을 확인할 수 있었다.
관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 앙상블 네트워크의 각 구성 모델들이 다른 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상 데이터와 초기에 bo otstrap된 실제 데이터를 학습에 함께 이용하는 방법이다. 본 논문에서는, 초기 학습 데이터 셋을 분할하고 분할된 각 데이터 셋에 대하여 앙상블의 구성 모델들을 전문화(specialize)시키는 방법을 적용하여 기존의 관찰학습 알고리즘을 개선시켰다. 제안된 알고리즘은 bagging 및 boosting과의 비교실험에 의하여, 보다 적은 수의 구성 모델로 동일 내지 보다 나은 성능을 나타냄이 실험적으로 검증되었다.
본 논문은 학습자의 네트워크 환경에 따라서 전송속도를 선택하여 학습할 수 있는 원격강의 시스템을 설계하였다. Windows Media의 스트리밍 대역폭을 300k, 80K, 22K로 제공함으로서 학습자의 네트워크 환경을 고려하였다. 본 시스템은 시간과 공간을 극복한 가상강의에서 학습자의 네트워크 환경을 고려함으로써 재수강의 용이성에 초점을 두고 설계하였다.
최근 가상 현실 및 증강 현실 기술의 발달로 다양한 형태의 기술이 제안되고 발전되고 있다. 특히 가상의 학습공간이나 가상의 건축 공간들을 위한 기술로서 원하는 형태의 그림을 그릴 수 있는 가상 드로잉 툴은 필수적인 요소 중 하나로 볼 수 있다. 기존의 래스터 기반 드로잉 알고리즘은 공간 이동이 잦은 가상 현실에서는 부적합 할 수 있는데, 가상 현실의 특성상 근접하거나 멀어지는 경우가 많기 때문이다. 본 논문에서는 연필 및 에어브러시의 물리적인 특성을 고려하여 실제 결과와 흡사하면서도 확대 및 축소에 강건한 가상의 드로잉 툴 렌더링 알고리즘을 제안한다. 캔버스로부터의 거리, 분사되는 잉크의 양, 움직이는 속도, 마찰력, 압력 등을 고려한다. 드로잉의 기본 단위는 정사각형 패치이며 각 패치는 슈도 랜덤값을 기반으로 하는 입자 형태의 이미지를 가진다. 이러한 입자 패치는 슈도 랜덤 식을 사용하고 매 프레임 마다 재 생성되기 때문에 확대 축소 시 깨짐 현상이 발생하지 않는다. 제안된 알고리즘은 2차원 환경 및 가상 현실 환경에 구현되었다. 2차원 환경은 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현하였으며 가상 현실 환경은 언리얼 엔진 4를 사용하여 구현하였다. 구현 결과 확대 축소 시에도 이질감 없이 원래의 질감을 유지하는 렌더링 결과를 얻을 수 있었다.
컴퓨터 그래픽스 기술의 발달과 정보통신 기술의 발달로 증강현실 기술의 많은 발전이 이루어졌다. 하지만 가상의 공간과 실제의 공간이 매칭이 된 이미지를 보면 아직 현실감은 다소 떨어진다. 본 연구에서는 문제의 원인을 가상의 오브젝트가 실제 공간에서의 깊이 감을 고려하지 않고 형성되어 공간감을 파괴시키는 문제와 마커에 의존한 인식 기술의 한계성 두 가지로 설정하고 해결하였다. 공간감은 사람의 신체와 가상의 오브젝트 사이의 위계질서를 형성함으로써, 마커 기술의 한계성은 시간 지연과 카메라 움직임에 따라 마커의 위치를 역으로 추적하는 방식으로 문제를 해결하였다.
가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.
최근에 멀티미디어 기술과 결합된 공학교육용 가상 웹사이트가 다양한 형태로 출현함에 따라 공학교육의 인터넷 응용에 많은 관심이 모아졌다. 그러나 단방향성 통신, 단순한 텍스트나 이미지 기반의 웹문서 그리고 동기부여가 없는 지루한 교육진행과정등은 가상공간에서의 교육의 효율성을 저하시켜왔다. 따라서 이러한 어려움을 극복하기 위해 본 논문에서는 디지털 논리시스템의 원리나 개념을 이해하기 위한 웹기반 교육용 자바애플릿을 제시한다. 제안된 자바 애플릿은 학습자의 흥미를 증가시킬 수 있는 향상된 학습방법을 제공한다. 본 논문의 결과는 가상대학의 사이버강좌의 효율성을 증대시키기 위해 광범위하게 사용되어 질 수 있으며, 제안된 학습방법의 유효성을 입증하기 위해 몇 개의 샘플 자바 애플릿 프로그램을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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